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在近日发表的一篇论文中，图灵奖得主 Yoshua Bengio 等详细介绍了其团队当前的研究重心：将机器学习与因果推理相结合的因果表示学习。研究者不仅全面回顾了因果推理的基础概念，并阐释了其与机器学习的融合以及对机器学习的深远影响。该论文已被《Proceedings of the IEEE》期刊接收。

一直以来机器学习和因果推理是两个相对独立的研究方向，各有优缺点。

但在过去数年，两者开始互相借鉴，推进彼此的发展。如机器学习领域的蓬勃发展促进了因果推理领域的发展。采用决策树、集成方法、深层神经网络等强大的机器学习方法，可以更准确地估计潜在结果。在机器之心 2018 年的报道文章中，图灵奖得主、因果关系模型倡导者之一 Judea Pearl 也探讨了当前机器学习理论的局限性以及来自因果推理的七个启发。

于是，近年来，将两者结合起来的因果表示学习（Causal Representation Learning）吸引了越来越多的关注，成为人类迈向 Human Level AI 的潜在方向。

机器之心曾在 2020 年初，精选了几篇因果表示学习领域的最新文献，细致分析了不同方法的基本架构，帮助感兴趣的读者了解因果学习与机器学习可结合的方向和可能。（参考：反事实推理、特征分离，「因果表示学习」的最新研究都在讲什么？）

今天，我们再为大家推荐一篇因果表示学习论文：Yoshua Bengio 团队发表的《Towards Causal Representation Learning》，该论文已被《Proceedings of the IEEE》期刊接收。

在 2020 年底的一场讲座中，Bengio 称这是他们当前研究项目的核心。